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申请/专利权人：江苏源春食品科技发展有限公司;江苏大学

摘要：本发明属于食品检测技术领域，具体涉及一种基于拉曼光谱的肴肉香味检测方法。通过选取不同配方及保藏时间的肴肉，根据其香味强度对各个样品分级；然后利用拉曼光谱仪采集肴肉样品的拉曼光谱数据，应用互信息法对特征进行筛选，应用主成分分析法对数据降维，再利用支持向量机算法建立肴肉感官质量预测模型；使用建立的预测模型对未知肴肉样品进行香味强度预测，建立了一个稳定性高、可靠性强的肴肉感官品质鉴别模型。该模型预测准确度高，且可以实现对肴肉感官品质的快速检验，检测过程不超过2分钟；同时具备采样量小、操作简便、成本低廉、快速高效、可实现现场检测的优势，在肴肉感官质量的快速检测上应用前景广阔。

主权项：1.一种基于拉曼光谱的肴肉香味检测方法，其特征在于，具体步骤如下：S1：香气评价参比样品制备；肴肉产品风味复杂，但整体分为5种，具体为果香、肉香、脂香、焦香和清香；因此，可从果香、肉香、脂香、焦香、清香五个指标来评估肴肉的香味类型；肴肉中形成果香、肉香、脂香、焦香、清香的主要物质分别是3-甲基丁醛、2-戊基呋喃、庚醛、辛醛、桉叶油醇，因此选取这五种物质作为香味评估参比物质，肴肉样品通过与参比物质的香味进行比较进而可判断其香味等级；使用液相色谱将3-甲基丁醛、2-戊基呋喃、庚醛、辛醛、桉叶油醇这五种参比物质从肴肉样品中分离出并收集，然后梯度稀释5倍作为参比溶液，按照稀释倍数由高到低依次为微弱、较弱、中等、较强、强；S2：肴肉样品香气分级；选取不同配方、不同保藏时间的n种肴肉样品进行香味强度分级，作为分类模型的真实标签；具体是分别采集样品的肌肉、肉皮以及胶质成分，将其碾碎混合，得肴肉检测样品，用于香味强度分级和拉曼光谱信号采集，获取肴肉检测样品的香味强度分级以及拉曼光谱信号；其中n为正整数；S3：对原始数据曲线进行预处理；对步骤S2中采集的拉曼光谱信号进行滤波处理、标准正态变换，再采用互信息法从拉曼光谱信号中剔除与目标相互独立的特征，最后采用主成分分析对拉曼光谱信号进行降维，得到预处理后的数据；S4：香味强度预测模型建立；将经步骤S3预处理过的数据与步骤S2中的香味强度分级数据组合建立香气强度预测模型，按照一定比例将香气强度预测模型分割为训练集和测试集，训练集数据输入到SVM模型中进行训练，使用五轮交叉验证来验证模型效果，使用准确度、精确度、召回率、F1值作为衡量模型效果的指标，并使用网格搜索进行模型超参数的调优，从而得到五个预测模型用于预测5种香味的强度；S5：未知肴肉样品香味强度检测；取待测肴肉样品，按S2步骤所述步骤测定待测样品的拉曼光谱信号，然后将所述拉曼光谱信号输入到步骤S4所建立的预测模型中，即可实现肴肉香气强度的检测。

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